Vol. 12 No. 1, Hlm. 9-23, April 2020
p-ISSN         : 2087-9423
http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnalikt
e-ISSN         : 2620-309X

## PEMETAAN EKOSISTEM LAMUN DENGAN DAN TANPA KOREKSI KOLOM AIR DI PERAIRAN PULAU PAJENEKANG, SULAWESI SELATAN

## SEAGRASS ECOSYSTEM MAPPING WITH AND WITHOUT WATER COLUMN CORRECTION IN PAJENEKANG ISLAND WATERS, SOUTH SULAWESI
Turissa Pragunanti Ilyas 1 *, Bisman Nababan 2 , Hawis Madduppa 2 , & Dony Kushardono 3
1 Program Studi Teknologi Kelautan, FPIK, Sekolah Pascasarjana IPB, Bogor, 16680, Indonesia
2 Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, FPIK-IPB, Bogor, 16680, Indonesia
3 Pusat Pemanfaatan Penginderaan Jauh, LAPAN, Jakarta, 13710, Indonesia *E-mail: turissa_pragunanti@apps.ipb.ac.id

## ABSTRACT
Previous  studies  showed  that  water  column  correction  in  habitat  benthic  mapping  using  remote sensing  data  can  increase  the  accuracy  of  the  information  produced.  This  study  aims  to  look  at  the distribution of seagrasses with and without water column correction using object-based classification (OBIA)  on  the  Pajanekang  Island.  Field  data  on  the  distribution  of  seagrass  and  non-seagrass  of  a total of 347 points were taken in July-August 2018 with a transect 1x1 m 2 . The satellite data used was SPOT-7 imagery acquired on March 27, 2017, with a spatial resolution of 6×6 m 2 . Within the OBIA classification method, we used several algorithms such as Support Vector Machine (SVM), Bayes, K- Nearest Neighbor (KNN), and Decision Tree (DT) to map benthic and seagrass habitats. The results showed  that  the  treatment  of  with  and  without  water  column  correction  in  mapping  benthic  and seagrass ecosystem habitats using several classification algorithms produced no significant difference in  the  accuracy  of  classification  image  product.  However,  from  the  four  algorithms  used,  the  Bayes algorithm  without  water  column  correction  produced  the  highest  accuracy  value  for  benthic  habitat mapping of 70.36% and seagrass habitat of 66.47%. The results showed that water column correction did not provide better results in the classification of benthic and seagrass habitats of digital satellite imagery than that of without water column correction.
Keywords: algorithm, OBIA classification, Pajenekang Island, seagrass, water column

## ABSTRAK
Koreksi kolom air dalam pemetaan habitat bentik  menggunakan data satelit dapat meningkatkan nilai akurasi  informasi  yang  dihasilkan,  seperti  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  melihat  distribusi  lamun  dengan  perlakuan  dengan  dan  tanpa  koreksi  kolom  air menggunakan klasifikasi berbasis objek (OBIA) di Pulau Pajanekang. Data sebaran padang lamun dan non  lamun  sebanyak  347  titik  diambil  pada  Juli-Agustus  2018  dengan  transek  1x1  m 2 .  Data  satelit yang digunakan adalah citra satelit SPOT-7 akuisisi pada 27 Maret 2017 dengan resolusi 6x6 m 2 . Pada penelitian  ini  metode  klasifikasi  OBIA  menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi  seperti Support Vector  Machine  (SVM) , Bayes , K-Nearest  Neighbour  (KNN) ,  dan Decision  Tree  (DT) untuk memetakan  habitat  bentik  dan  lamun.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penerapan  perlakuan dengan  koreksi  kolom  air  dan  tanpa  koreksi  kolom  air  pada  pemetaan  ekosistem  habitat  bentik  dan lamun  dengan  menggunakan  beberapa  algoritma  klasifikasi  menunjukkan  hasil  akurasi  yang  tidak berbeda nyata. Namun demikian, dari empat algoritma yang digunakan, algoritma Bayes tanpa koreksi kolom  air  memberikan  nilai  akurasi  tertinggi  untuk  pemetaan  habitat  bentik  sebesar  70,36%  dan habitat  lamun  sebesar  66,47%.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  koreksi  kolom  air  tidak  selamanya memberikan hasil yang lebih baik dalam klasifikasi habitat bentik dan lamun dari citra satelit digital.
Kata kunci : algoritma, klasifikasi OBIA, kolom air, lamun, Pulau Pajenekang

## I. PENDAHULUAN
Lamun  merupakan  tumbuhan  tingkat tinggi  (Anthophyta)  yang  hidup  dan  tumbuh terbenam  di  lingkungan  laut  yang  memiliki rimpang  (rhizome),  akar,  dan  berkembang biak  secara  generatif  yaitu  perkembangbiak- an secara kawin atau seksual pada tumbuhan berbiji  satu  (monokotil)  dan  vegetatif  yang merupakan perkembangbiakan secara aseksual  (Sjafrie et  al .,  2018),  serta  tersebar secara  luas  di  seluruh  perairan  pesisir  tropis dan  subtropis,  dan  beriklim  sedang  (Hossain et  al .,  2015).  Lamun  berperan  sebagai produsen  primer  dalam  rantai  makanan  di perairan,  habitat  bagi  biota-biota  laut, perlindungan terhadap daerah pesisir, menjaga  sumberdaya  alam  (Waycott et  al ., 2004),  memproduksi  karbon  organik  melalui penyerapan  dan  pembusukan  (Macreadie et al ., 2104), serta dapat mendukung pendapatan  ekonomi  lokal  bagi  masyarakat di  daerah  pesisir  (Hossain et  al .,  2015). Selain  itu  ekosistem  lamun  juga  memiliki peranan  penting  dalam  ekosistem  pesisir karena  dapat  membentuk  padang  rumput yang luas untuk mendukung keanekaragaman hayati  yang  tinggi  (Traganos et  al., 2018). Akan  tetapi,  menurut  Sjafrie et  al. (2018) ekosistem  lamun  juga  merupakan  eksositem yang rentan mengalami kerusakan akibat dari manusia ataupun faktor alam dan perubahannya  sangat  dinamis.  Oleh  karena itu,  untuk  manajemen  ekosistem  padang lamun  yang  baik,  diperlukan  informasi spasial dan temporal yang lebih akurat.
Informasi  ekosistem  padang  lamun secara  spasial  dan  temporal  dapat  diketahui dengan melakukan pemetaan perairan dangkal menggunakan teknologi peng- inderaan jauh dengan memanfaatkan berbagai  sensor  optik  dari  berbagai  resolusi spasial  mulai  dari  resolusi  rendah,  sedang, dan  tinggi  (Yang  &  Yang,  2009;  Hedley et al .,  2009;  Dekker et  al .,  2005).  Pemetaan perairan dangkal dengan teknologi penginderaan  jauh  diperlukan  koreksi  data untuk  mengurangi  kesalahan  atau  efek  yang
ditimbulkan  dari  perekaman  citra  satelit. Hafitz  &  Danoedoro  (2015)  berpendapat bahwa koreksi data citra dilakukan untuk me- ngurangi  kesalahan  pada  nilai  piksel  yang terekam, diantaranya adalah pengaruh atmosfer,  posisi  matahari,  dan  pengaruh kondisi  perairan  saat  akuisisi  data  citra. Kondisi  perairan  merupakan  salah  satu kesalahan  yang  cukup  berpengaruh  terhadap pantulan  spektral  objek  dasar  perairan  laut dangkal akibat atenuasi pada kolom perairan. Pengaruh  kondisi  perairan  tersebut  dapat dikoreksi  dengan  koreksi  kolom  air  untuk mengurangi kesalahan informasi yang diekstraksi  dari  subtrat  dasar  perairan (Budhiman et  al .,  2013).  Koreksi  kolom  air juga secara eksponensial berpengaruh terhadap  penambahan  kedalaman  perairan. Intensitas  cahaya  yang  masuk  ke  dalam kolom  air  akan  mengalami  proses  absorpsi dan hamburan, yang kemudian disebut proses atenuasi,  disebabkan  oleh  adanya  komponen optik  air  yang  menyebabkan  menurunnya intensitas cahaya secara eksponensial dengan kedalaman kolom air sehingga terjadi reduksi terhadap  nilai  radiasi  pada  kolom  perairan (Bukata et al ., 2018).
Adanya pengaruh kedalaman terhadap  deteksi  citra  satelit  merupakan fungsi dari panjang gelombang dan kecerahan  perairan,  yang  secara  langsung dapat mempengaruhi efek dari koreksi kolom air  terhadap  penggunaan  data  penginderaan jauh  (Setiawan et  al .,  2019).  Penerapan koreksi  kolom  air  dengan  menggunakan algoritma  Lyzenga  merupakan  salah  satu metode  yang  sangat  populer  digunakan, selain  itu  menurut  beberapa  penelitian penerapan  metode  ini  dapat  meningkatkan akurasi  dari  klasifikasi  citra  digital  yang dilakukan (Zoffoli et al., 2014).
Metode klasifikasi multispektral merupakan  salah  satu  metode  yang  di- gunakan  dalam  pemetaan  ekosistem  lamun yang  masuk  dalam  kategori  ekosistem perairan  dangkal.  Salah  satu  teknik  dari metode  klasifikasi  multispektral  yang  cukup berkembang  saat  ini  dalam  memetakan
ekosistem  padang  lamun  adalah  dengan menggunakan  analisis  berbasis  objek  atau biasa  disebut  OBIA  ( Object  Based  Image Analysis )  yang  menunjukkan  hasil  yang efektif  dalam  teknik  ekstraksi  citra  dengan memanfaatkan  algoritma machine  learning dalam  proses  pengklasifikasiannya  (Phinn et al ., 2011).
Beberapa penelitian sebelumnya secara  spasial  telah  menerapkan  metode berbasis objek dengan menggunakan beberapa  algoritma machine  learning dan menunjukkan  hasil  yang  cukup  baik  dalam memetakan habitat bentik dasar perairan laut dangkal (Anggoro et al ., 2017; Aziizah et al ., 2016).  Hasil  penelitian  Mastu et  al .,  (2018) menyebutkan bahwa pemetaan habitat bentik perairan  dangkal  dengan  menggunakan metode  OBIA  dan  penerapan  koreksi  kolom air  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 60,04%  untuk  12  kelas  dan  64,1%  untuk  9 kelas  habitat  bentik  dengan  algoritma  SVM. Selain  itu  penelitian  Hafitz  &  Danoedoro (2015)  juga  menunjukkan  pengaruh  koreksi kolom  air  terhadap  akurasi  pemetaan  habitat bentik  dengan  nilai  akurasi  sebesar  26,01%, tanpa  koreksi  kolom  air  meningkat  menjadi 30,34% dengan koreksi kolom air. Berdasarkan  hal  tersebut  maka  diasumsikan bahwa  dengan  penerapan  koreksi  kolom  air dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  pada pemetaan  habitat  bentik  perairan  dangkal termasuk ekosistem lamun. Pengaruh koreksi kolom air terhadap hasil klasifikasi ekosistem  padang  lamun  dan  penggunaan algoritma klasifikasi OBIA  yang tepat  masih perlu  dikaji  untuk  mendapatkan  hasil pemetaan  yang  lebih  akurat  dan  optimum. Tujuan  penelitian  ini  adalah  menentukan tingkat  akurasi  pemetaan  ekosistem  padang lamun  dengan  penerapan  koreksi  kolom  air dan  tanpa  koreksi  kolom  air  pada  metode klasifikasi  OBIA  dan  penerapan  beberapa algoritma klasifikasi SVM, Bayes , KNN, dan DT di  perairan  pesisir  pulau  Pajenekang, Sulawesi Selatan.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1.    Waktu dan Tempat
Penelitian  ini  dilakukan  pada  bulan Agustus-September 2018 di ekosistem padang lamun yang berada di perairan pesisir Pulau Pajenekang, Provinsi Sulawesi Selatan.
Secara geografis lokasi penelitian ini terletak pada
04 o 56’12’’-04 o 57’07’’LS dan
119 o 20’02’’-119 o 21’06’’BT. Area titik sampling  pada  penelitian  ini  mengelilingi pulau  dari  arah  utara  sampai  ke  selatan ( Figure 1 ).

## 2.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  lapangan  meng- gunakan metode systematic random sampling. Metode  tersebut  dipilih  ber- dasarkan beberapa pertimbangan di lapangan dan  pengetahuan  akan  kondisi  di  lokasi penelitian,  dipilih  secara  acak  dengan penentuan  interval  (jarak)  tertentu  secara berurutan  (Congalton  &  Green,  2009). Penelitian  ini  juga  menggunakan  teknik  foto transek  yang  diambil  tegak  lurus  dari  atas. Teknik  foto  transek  ini  dilakukan  untuk mengidentifikasi  objek  yang  terambil  pada setiap  transek,    menentukan  tutupan  lamun pada  transek  kuadran  dan  dapat  juga digunakan  sebagai  dasar  dalam  membuat skema  klasifikasi  habitat  bentik  dasar perairan pada lokasi penelitian. Pada dasarnya teknik  foto transek  yang digunakan pada  penelitian  ini  untuk  menunjukkan keterwakilan  dari  ukuran  spasial  citra  yang digunakan pada habitat bentik yang dominan.
Mengingat  pemetaan  yang  kami lakukan  adalah  pemetaan  habitat  bentik  dan habitat lamun maka kami menggunakan citra satelit  resolusi  spasial  tinggi  yang  tersedia agar  informasi  yang  dihasilkan  lebih  detail dan  menghasilkan  akurasi  yang  optimum. Berdasarkan  hal  tersebut  citra  satelit  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  citra satelit  SPOT  7  yang  diakuisisi  pada  tanggal 27 Maret 2017.
Citra  Satelit  SPOT  7  memiliki  resolusi spasial  6x6  m 2 dan  terdiri  dari  empat band citra  multispektral  (biru,  hijau,  merah,  dan inframerah) ditambah satu band pankromatik. Data citra satelit diperoleh dari Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional  (LAPAN)  dalam  bentuk  level terkoreksi  Ortho.  Sistem  proyeksi  yang digunakan adalah sistem koordinat geografik WGS-1984.  Data  lapangan  dikumpulkan dengan menggunakan teknik foto transek 1x1 m 2 (Prabowo,  2018;  Anggoro et  al., 2017; Roelfsema et  al., 2013)  pada  196  titik observasi  lapangan  ( Figure  1 ).    Penggunaan transek  kuadrat  dengan  ukuran  tersebut dimaksudkan  untuk  memaksimalkan  dalam penentuan  atau  identifikasi  objek  dominan yang  dilihat  secara  visual  di  lapangan ataupun hasil dari foto transek.

## 2.3.    Analisis Data
Data  lapangan  yang  dikumpulkan diidentifikasi  dan  dicatat  langsung  ber- dasarkan acuan dari Seagrass Watch (McKenzie et al., 2003). Setelah itu dilakuan pengolahan data citra satelit yang terdiri dari
beberapa  tahap,  pertama  preprosesing  citra yang  terdiri  koreksi  atmosferik,  koreksi geometrik,  dan cropping citra  untuk  lokasi penelitian.
Proses klasifikasi menggunakan metode OBIA dilakukan melalui dua tahapan yaitu  segmentasi  citra  dan  klasifikasi  pada tiap segmen (Zhang, 2015). Proses segmentasi pada penelitian  ini  menggunakan algoritma multiresolution segmentation (MRS)  dengan  besar  skala  yang  digunakan berbeda  pada  level  1,  level  2,  dan  level  3. Klasifikasi  citra  yang  terdiri  dari  3  level tersebut berdasarkan komposisi lamun adalah level  1  ( reef  level )  yang  terbagi  atas  darat, perairan  dangkal,  dan  laut  dalam;  level  2 ( benthic  zones )  terdiri  dari  empat  kelas habitat yaitu bentik karang, lamun, pasir, dan rubble ;  dan  level  3  ( seagrass  cover ) merupakan  persen  tutupan  padang  lamun yang  juga  terbagi  menjadi  tiga  kelas  tutupan yaitu  kaya/sehat,  kurang  kaya  dan  miskin. Struktur  hierarki  skema  klasifikasi  dari masing-masing  level  selengkapnya  disajikan pada Figure 2 .
Figure 1. The  coastal  waters  of  Pajenekang  Island  in  Pangkep  Regency,  South  Sulawesi Province. The sampling point area is marked by a green dot around the island from north to south.
Figure 2. The image classification hierarchy structure consists of 3 levels.
Perbedaan skala pada proses segmentasi  ini  nantinya  akan  menghasilkan kumpulan  layer  objek  citra  dalam  suatu jaringan  hierarki.  Adapun  parameter  yang terdapat dalam algoritma MRS ini merupakan  parameter  pengaturan  homo- genitas  objek  yaitu scale , shape, dan compactness (Trimble, 2014).
Tahapan selanjutnya
adalah perlakuan  dengan  koreksi  kolom  air  ( Depth Invariant  Index ,  DII)  dan  tanpa  koreksi kolom  air.  Komposit  untuk  perlakuan  tanpa koreksi  kolom  air  (DII)  menggunakan band merah  ( band 3), band hijau  ( band 2),  dan band biru ( band 1) yang kemudian dianalisis secara digital menggunakan klasifikasi berbasis  objek  dengan  menggunakan input feature mean dari band 1, band 2 dan band 3. Sementara untuk koreksi kolom air digunakan  kombinasi  antara band hijau  dan band biru.  Berdasarkan  penelitian  Hafitz  & Danoedoro  (2015)  variasi band yang  paling banyak  menyerap  nilai  pantulan  spektral pada  perairan  adalah  kombinasi band biru dan  hijau.  Teknik  koreksi  kolom  air  DII menerapkan  metode  Lyzenga    menggunakan nilai    kemiringan  regresi  (ki/kj)  yang  di- hitung  berdasarkan  persamaan  dari  Green et al .  (2000).  Hasil  dari  DII  tersebut  di- masukkan  sebagai  variabel input  feature ke dalam analisis klasifikasi OBIA.
Pada  proses  klasifikasi  level  2  dan level  3  dilakukan  pendekatan  algoritma klasifikasi  menggunakan  algoritma machine learning yaitu  SVM, Bayes ,  DT,  dan  KNN. SVM memiliki vector yang berfungsi sebagai pemisah  atau  pembatas  diantara  dua  kelas dengan memaksimalkan margin dari masing- masing kelas (Wahidin et al., 2015).
Bayesian  adalah  algoritma  yang mengasumsikan  bahwa  vektor  fitur  dari masing-masing  kelas  terdistribusi  normal (meskipun  tidak  harus  didistribusikan  secara independen)  dan  juga  termasuk  dalam klasifikasi  sederhana  (Fukunaga,  1990; Bradski  &  Kaehler,  2008).  KNN  memiliki teori  dasar  bahwa  dalam  dataset  kalibrasi terdapat  sekelompok  sampel  k  yang  terdekat dengan sampel yang tidak diketahui, misalnya  berdasarkan  fungsi  dari  jarak  dan pada  prinsipnya  setiap  sampel  yang  dipilih untuk  setiap  kelas  akan  mencari  objek sampel  terdekat  dalam  ruang  fitur  untuk setiap  objek  gambar.  Jika  objek  gambar adalah  objek  sampel  terdekat  milik  kelas  A, maka  objek  akan  didefinisikan  ke  dalam kelas A (Wei et  al .,  2005).  DT diasumsikan sebagai dasar dalam klasifikasi pada pengamatan  label  objek  yang  hampir  sama dalam  variabel  yang  berbeda.  Konsep  utama dalam  algoritma  DT  ini  adalah  tabel  yang dinyatakan dalam bentuk atribut dan data

## Reef level
Mainland
Shallow waters
Mainland Coral Rubble Seagrass Mainland Coral cover Deep sea Deep sea Sand Deep sea Benthic zones Seagrass cover SPOT 7 Level 1 Level 2 Level 3
record (Sartika & Sensuse, 2017). Penggunaan semua algoritma machine learning tersebut dimaksudkan untuk mencari hasil yang optimum dalam memetakan  ekosistem  lamun  dalam  hal  ini untuk  melihat  hasil  klasifikasi,  kondisi,  dan sebaran  jenis  lamun.  Adapun input  feature yang  digunakan  pada  klasifikasi  OBIA  ini adalah Mean dari band 1 , band 2, band 3 dan DII atau tanpa DII.

## 2.4. Uji Akurasi
Tahap terakhir yang dilakukan
selanjutnya  adalah  uji  akurasi  dengan menggunakan confusion  matrix dan  nilai koefisien  Kappa.  Uji  akurasi  ini  dilakukan pada  level  2  dan  level  3  untuk  melihat  hasil yang optimum dari masing-masing algoritma machine  learning yang  digunakan  dan melihat  hasil  pemetaan  lamun  dengan menggunakan DII atau tanpa DII.
Kushardono (2017) menjelaskan bahwa confusion  matrix merupakan  salah satu metode pengujian akurasi untuk mengetahui  nilai overall  accuracy dari  hasil pengolahan klasifikasi dengan mem- bandingkan  kelas-kelas  hasil  klasifikasi dengan kelas-kelas training data . Sedangkan indikator  lain  yaitu  nilai  koefisien  Kappa yang diperoleh dengan cara  membandingkan nilai  akurasi  keseluruhan  dengan  nilai akurasi yang diharapkan.
Formula uji akurasi  yang digunakan berdasarkan  Congalton  &  Green  (2009) merupakan  matriks  kesalahan  ( confusion matrix )  yang  menghasilkan  nilai Overall Accuracy (OA), User  Accuracy (UA), Producer  Accuracy (PA),  koefisien  Kappa dan  nilai  Z  statistika.  Uji  akurasi  tersebut dapat dihitung dengan persamaan berikut:
…………………………....... (1)
…………….………………..... (2)
…………….………………...... (3)
k adalah jumlah baris pada matriks, n adalah jumlah  pengamatan,  n ii adalah  jumlah pengamatan  pada  kolom  ke-i  dan  baris  ke-i dan  n jj merupakan  jumlah  pengamatan  pada kolom  ke-j  dan  baris  ke-j.  Sedangkan perhitungan  nilai  koefisien  Kappa  berada pada  rentang  0-1  dan  lebih  kecil  dari  nilai akurasi  keseluruhan  yang  dapat  dihitung dengan rumus sebagai berikut:
……………..... (4)
Keterangan:  menurut Whiteside et  al. (2011) r  merupakan  jumlah  baris  pada  matriks, adalah  jumlah  pengamatan  baris i dan kolom i, dan x +i merupakan total  margin baris i dan  kolom i ,  sedangkan  N  adalah jumlah total pengamatan (keseluruhan akurasi).  Nilai  koefisien  Kappa  inilah  yang digunakan  dalam  penilaian  akurasi  untuk menentukan  secara  statistik  apakah  suatu matriks  kesalahan  berbeda  secara  signifikan dari yang lain (Congalton & Green, 2009).
Jika 1  dan 2  merupakan
estimasi  Kappa  statistik  dari  masing-masing matriks  kesalahan  #1  dan  #2,
( 1)  dan
( 1)  adalah  estimasi  varian  sebagai hasil  dari  perhitungan  yang  tepat,  maka  uji statistik menggunakan persamaan:
……………………........... (5)
Keterangan:  Z  adalah  standarisasi  dan distribusi  normal  (standar  deviasi)  dengan hipotesis 𝐻 0: 𝐾 1  =  0  dan 𝐻 1: 𝐾 1  ≠  0, 𝐻 0 ditolak  jika 𝑍 ≥ 𝑍𝛼 /2,  dimana  α/2  adalah tingkat  kepercayaan  uji  Z  dan  derajat  bebas diasumsikan tidak terhingga (∞). Uji statistik untuk  menguji  jika  dua  eror matriks independen berbeda secara signifikan menggunakan persamaan:
…………………... (6)
Keterangan:  Z  adalah  standarisasi  distribusi normal  nilai  Kappa  dengan  hipotesis 𝐻 0: ( 𝐾 1- 𝐾 2) = 0, alternatif 𝐻 1: ( 𝐾 1− 𝐾 2) ≠ 0, 𝐻 0 ditolak jika 𝑍 ≥ 𝑍𝛼 /2.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Skema Klasifikasi
Hasil  analisis  dari  data  lapangan menunjukkan  bahwa  habitat  bentik  perairan laut  dangkal  di  lokasi  penelitian  terdiri  dari empat  kelas  yaitu  lamun,  pasir,  karang,  dan rubble. Penentuan  kelas  habitat  bentik didasarkan atas dominasi objek yang teramati di lapangan. Mastu et al. (2018) menjelaskan bahwa sampai saat ini belum ada dasar dalam pembuatan skema klasifikasi sehingga skema klasifikasi  yang  dibuat  dalam  menentukan kelas  objek  yang  teramati  untuk  klasifikasi citra  disesuaikan  berdasarkan  komposisi penyusun  habitat  bentik  dominan  yang ditemui di lapangan.
Data  lapangan  menunjukkan  bahwa terdapat  lima  jenis  lamun  yang  terdistribusi di  perairan  pesisir  Pulau  Pajenekang  yang diidentifikasi  berdasarkan  status  padang lamun di Indonesia sesuai dengan pengkelas- an  oleh  Sjafrie et  al. (2018).  Jenis-jenis lamun  tersebut  antara  lain  adalah Enhalus acoroides, Thalassia hemprichii, Cymodocea rotundata,  Halophila  ovalis, dan Halodule uninervis ( Figure 3 ) .
Menurut  Romimohtarto  &  Juwana (2001), ada tiga marga yang banyak dijumpai di  perairan  pantai  yaitu Halophila , Enhalus, dan Cymodocea .  Sedangkan  untuk  dominasi kemunculan Thalassia di  area  penelitian dapat  disebabkan  karena  kondisi  substrat yang  sesuai  dengan  jenis  lamun  tersebut yaitu  bersubstrat  pasir  sampai  dengan pecahan karang. Hasil penelitian sebelumnya menjelaskan  bahwa  lamun  jenis Thalassia hemprichii umumnya  banyak  ditemukan  di daerah  rataan  terumbu  dengan  substrat  pasir dan pecahan-pecahan karang yang kasar baik yang  tumbuh  secara  monospesifik  maupun yang  tumbuh  dengan  lamun  atau  tumbuhan jenis lain (Coremap, 2007).
Figure 3. Types of seagrass in the waters of Pajenekang Island.
Halodule uninervis Cymodoce rotundata Halophila ovalis Thalassia hemprichii Enhalus acoroides
Skema  klasifikasi  yang  digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 3 level. Level 1  yaitu reef  level yang  terdiri  dari pengkelasan  darat,  laut  dalam,  dan  perairan dangkal.  Level  2  merupakan  pengkelasan habitat  bentik  dasar  perairan  laut  dangkal (lamun, pasir, karang, dan rubble ). Sedangkan  level  3  merupakan  pengkelasan kondisi  tutupan  lamun  (rapat,  kurang  rapat, dan jarang). Penentuan kondisi ini berdasarkan dari Kepmen Lingkungan Hidup No.200  Tahun  2004  tentang  Kriteria  Baku Kerusakan  dan  Pedoman  Penentuan  Status Padang Lamun.

## 3.2. Klasifikasi Citra dengan Penerapan
Koreksi Kolom Air ( Depth Invariant Index ) dan Tanpa

## Koreksi Kolom Air
Proses  utama  yang  dilakukan  dalam penerapan  metode  ini  adalah  mencari  nilai koefisien  atenuasi  (Ki/Kj)  dari  lokasi penelitian  untuk  perairan  Pulau  Pajenekang dengan  mengekstrak  nilai  digital  dari kombinasi kanal biru dan hijau, karena kanal biru  dan  hijau  sangat  baik  untuk  penetrasi (Suwargana,  2014).  Setelah  itu  dicari  nilai covarian dan varian dari training sampel pada masing-masing kanal, kemudian didapatkan  nilai  koefisien  atenuasi  yang diterapkan  ke  dalam  klasifikasi  digital  citra satelit.  Nilai  koefisien  atenuasi  (Ki/Kj)  yang diperoleh  sebesar  0,53501. Training sampel yang  dilakukan  pada  substrat  dasar  perairan berdasarkan  metode  Lyzenga  (1981)  berada pada  kedalaman  yang  berbeda  dan  homogen agar  mendapatkan  nilai  korelasi  yang  linier dengan DII.
Hasil  DII  yang  diperoleh  pada penelitian  ini  juga  diterapkan  pada  beberapa algoritma machine  learning (SVM,  DT, KNN,  dan Bayes )  untuk  klasifikasi  kelas habitat  bentik  dan  kondisi  tutupan  lamun. Selain itu, masing-masing algoritma machine learning yang ada diujikan dengan perlakuan tanpa koreksi kolom air (tanpa DII), sehingga dapat  diketahui  penerapan  metode  dan algoritma machine  learning yang  digunakan
pada  lokasi penelitian.  Hasil klasifikasi  level 2  dan  level  3  untuk  tiap  algoritma  yang diujikan  pada  masing-masing  perlakuan dapat dilihat pada Figure 4 dan 5 . Secara spasial hasil klasifikasi masing-masing  algoritma  pada Figure  4 menunjukkan  hasil  yang  tidak  jauh  berbeda untuk tiap level dan perlakuan. Pada Figure 3 dilakukan  klasifikasi  kelas  habitat  bentik yang terdiri dari kelas  lamun, karang, rubble dan  pasir.  Masing-masing  algoritma  yang diujikan  pada  perlakuan  tanpa  koreksi  dan dengan koreksi kolom air secara visual tidak menunjukkan perbedaan yang cukup signifikan.  Selain  itu,  hasil  klasifikasi  pada level  2  juga  menunjukkan  bahwa  untuk masing-masing  objek  yang  dikelaskan,  kelas rubble terlihat  lebih  dominan  dibandingkan kelas  lainnya  pada  penerapan  algoritma Bayes . Hasil perbandingan beberapa algoritma  yang  ditampilkan  pada  kedua gambar  diatas  ( Figure  3 )  secara  umum  juga dapat menjelaskan bahwa penggunaan algoritma  klasifikasi  pada  suatu  lokasi  atau kasus  penelitian  tidak  serta  merta  dapat disamakan.  Faktor  kemiripan  nilai  spektral menurut  Mastu  (2018)  tidak  dapat  dihindari oleh  algoritma  klasifikasi,  terutama  kelas habitat  bentik  yang  disusun  oleh  beberapa kelas habitat bentik dalam lokasi pengamatan.
Figure  5 terlihat  bahwa  klasifikasi objek  lamun  berdasarkan  kelas  kondisi tutupan  lamun  terbagi  menjadi  tiga  kelas, yaitu  kaya/sehat,  kurang  kaya,  miskin. Berdasarkan  hasil  perlakuan  yang  telah dilakukan  yaitu  tanpa  penerapan  koreksi kolom air dan dengan koreksi kolom air tidak terjadi  penambahan  ataupun  pengurangan kelas  untuk  masing-masing  kondisi  tutupan lamun.  Akan  tetapi,  secara  visual  dapat dilihat  bahwa  pada  masing-masing  kelas kondisi  tutupan  lamun  yang  telah  dilakukan koreksi  kolom  air  terdapat  perbedaan  dalam hal  distribusi  kelas  kondisi  tutupan  lamun pada  beberapa  area  tertentu.  Distribusi  kelas kaya/sehat  dan  kurang  kaya  terlihat  lebih
Figure 4.  The  results  of  image  classification  level  2  (benthic  habitat  class)  with  the application  of  water  column  correction  and  without  water  column  correction  on SVM, Bayes, KNN and DT classification algorithms.
mendominasi  setelah  dilakukan  koreksi kolom air dibandingkan dengan kelas miskin (rusak).  Perbedaan  perlakuan  pada  kondisi tutupan  lamun  terlihat  jelas  pada  pengujian menggunakan algoritma SVM, dimana sebelum  dilakukan  koreksi  kolom  air  kelas dominan adalah kelas dengan kondisi tutupan kurang  kaya.  Setelah  dilakukan  koreksi kolom air terlihat terjadi perubahan dan kelas yang  dominan  adalah  kelas  dengan  kondisi tutupan kaya/sehat.
Perubahan  tersebut  dapat  diakibat- kan  karena  tidak  adanya  pengaruh  koreksi kolom  air  pada  refleksi spectral, pada  kelas tutupan  kurang  kaya  dan  setelah  dilakukan koreksi kolom air kejelasan objek pada kelas kaya/sehat lebih jelas, serta adanya pengaruh dari  variasi  kekeruhan  dan  kedalaman terhadap  koreksi  kolom  air.  Thalib et  al .
(2018) menjelaskan bahwa variasi kedalaman dan  kekeruhan  dapat  mempengaruhi  kolom air  sehingga  di-perlukan  koreksi  kolom  air untuk  mengurangi  pengaruh  kolom  air dengan algoritma Lyzenga yang diasumsikan dapat  memberikan  informasi  karakteristik dasar perairan dangkal dengan lebih jelas.

## 3.3. Uji Akurasi
Berdasarkan hasil perhitungan confusion matrix nilai akurasi yang diperoleh dari  penerapan  koreksi  kolom  air  dan  tanpa koreksi  kolom  air  untuk  masing-masing algoritma  klasifikasi  menunjukkan  nilai akurasi  yang  secara  signifikan  tidak  berbeda jauh  ( Table  1 ).    Umumnya  nilai  akurasi masing-masing  algoritma  klasifikasi  yang diterapkan  menunjukkan  nilai  yang  baik, sesuai perlakuan atau inputan yang diberikan.
Figure 5.  Level  3 image classification results (seagrass cover conditions) by applying water column correction and without  water column correction on SVM, Bayes, KNN and DT classification algorithms.
Table 1. The total accuracy value of benthic habitat class classification (level 2) and seagrass cover conditions (level  3) SPOT  7 2017 images with and  without  DII correction on several classification algorithms.
No. Classification Algorithm Level 2 Level 3 Without DII (%) With DII (%) Without DII (%) With DII (%) 1. SVM 66.8 66.8 60.69 56.07 2. Bayes 70.36 69.17 66.47 65.89 3. KNN 66.8 66.8 63.01 63.01 4. DT 67.19 67.19 55.49 55.49
Pada  umumnya  hasil  akurasi  dari  beberapa algortima  klasifikasi  yang  diujikan  dengan penerapan  koreksi  kolom  air  dan  tanpa koreksi kolom air masing-masing menunjukkan  bahwa  nilai  akurasi  pada klasifikasi habitat bentik (level 2) cukup baik
(>65%)  dan  nilai  terbaik  diperoleh  pada algoritma Bayes dengan nilai akurasi 70,36% pada  perlakuan  tanpa  koreksi  kolom  air  dan 69,17% dengan perlakuan koreksi kolom air. Pada  level  3  untuk  klasifikasi  kondisi  lamun juga  menunjukkan  hasil  yang  optimal  dan terbaik  dihasilkan  oleh  algoritma  klasifikasi Bayes tanpa  perlakuan  koreksi  kolom  air sebesar  66,47%  dan  dengan  koreksi  kolom air  sebesar  65,89%.  Menurut  Putri et  al. (2004) algoritma Bayes merupakan algoritma pengkelasan  yang  berdasarkan  probabilitas sederhana dan dirancang untuk dipergunakan dengan alasan bahwa antar satu kelas dengan kelas  yang  lain  tidak  saling  tergantung (independen).  Selain  itu  Han  &  Kamber (2006)  juga  menjelaskan  bahwa  keuntungan pengklasifikasian dengan menggunakan pendekatan  ini  dapat  memperkecil  nilai  eror atau kesalahan klasifikasi. Kayabol & Kutluk (2016)  dalam  penelitiannya  memberikan kesimpulan  bahwa Bayes dapat  digunakan dalam  jumlah  sampel  data  yang  kecil  dan memberikan hasil yang baik dalam melakukan klasifikasi. Sementara itu rendahnya  nilai  akurasi  dari  algoritma lainnya menurut Mastu (2018) dapat dipengaruhi oleh kompleksitas habitat bentik dalam  hal  ini  lamun  yang  terdapat  di  lokasi penelitian dan jumlah titik pengamatan.
Beberapa  kasus  algoritma  klasifikasi tertentu  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi yang tinggi apabila input data dan pemrosesan  citra  yang  dilakukan  sesuai. Selain itu tingginya kompleksitas habitat dan ketidaksesuaian  antara  akurasi  GPS  dan resolusi  spasial  citra  juga  dapat  menyebab- kan  rendahnya  akurasi  (Anggoro et  al., 2017).  Selain  hasil  dari  nilai overall accuracy ,  Congalton  &  Green  (2009) menjelaskan bahwa untuk mengetahui perbedaan  signifikan  dari  nilai  akurasi  hasil klasifikasi  dapat  dilakukan  dengan  analisis melalui  nilai  Kappa  dan  Z  statistika.  Nilai  Z statistika  yang  diperoleh  menggambarkan seberapa signifikan perbedaan yang diperoleh  dari  masing-masing  perlakuan ( Table 2 dan 3 ).
Table 2.  Test values are significant comparisons of several
classification algorithms at level 2 with and without water column correction (DII). Algorithm Z Level 2 statistics without DII and with DII Z Table (α=0.05) SVM 0.01 1.96 Bayes 0.46 1.96 KNN 0.00 1.96 DT 0.00 1.96
Table 3.  Test values are significant comparisons of several
classification algorithms at level 3 with and without water column correction (DII).
Algorithm Z Level 3 statistics without DII and with DII Z Table (α=0.05) SVM 0.31 1.96 Bayes 0.12 1.96 KNN 0.00 1.96 DT 0.00 1.96
Table  2 dan 3 memperlihatkan  nilai hasil Z statistik  yang telah diuji pada  level  2 dan  level  3.  Pada Table  3 dihasilkan  nilai  Z statistik  lebih  kecil  dari  nilai  Z  tabel  dengan nilai  alpha  yang  ditentukan  adalah  α/2 (0.05/2  =  0.025).  Nilai alpha (α)  merupakan taraf  signifkan  yang  nilainya  tetap  dan  tidak berubah-ubah berapapun jumlah sampel yang dilihat  dari  nilai  Z  dari  luas  di  bawah  nilai kurva  normal  baku.  Hal  yang  sama  juga terlihat pada Table 4 , dimana nilai Z statistik yang  dihasilkan  pada  level  3  nilainya  lebih kecil dari nilai Z tabel. Nilai Z statistik yang diperoleh  dari  kedua  tabel  diatas  ( Table  2 dan 3 ) adalah hasil yang dihitung berdasarkan nilai akurasi dari masing-masing algoritma  yang diuji dengan perlakuan tanpa koreksi kolom air dan dengan koreksi kolom
air  untuk  mengetahui  jika  dua  matriks kesalahan independen berbeda secara signifikan.
Hasil  dari  nilai  Z  statistika  dari masing-masing perlakuan menjelaskan bahwa hasil akurasi masing-masing algoritma  dengan  kedua  perlakuan  tersebut dikategorikan  terdistribusi  normal  tetapi tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan. Perbandingan nilai Z tabel dengan nilai  Z  hitung  yang  didapat  dari  masing- masing  algoritma  menunjukkan  bahwa  nilai Z hitung atau Z statistik lebih kecil dari nilai Z tabel,  yang artinya  hipotesis awal diterima dan  tidak  ada  perbedaan  yang  nyata  (sama) antara masing-masing algoritma yang diujikan  dengan  perlakuan  tanpa  koreksi kolom air dan dengan koreksi kolom air pada tiap  level.  Hal  ini  sesuai  hipotesis awal  yang telah  ditentukan  dan  berlaku  pada  rumus  uji statistik  (uji  Z)  yang  menentukan  kriteria bahwa  Z  adalah  standarisasi  distribusi normal nilai Kappa dengan hipotesis 𝐻 0: ( 𝐾 1 − 𝐾 2)  =  0,  alternatif 𝐻 1:  ( 𝐾 1  − 𝐾 2)  ≠  0, 𝐻 0 ditolak  jika 𝑍 ≥ 𝑍𝛼 /2  (Congalton  &  Green, 2009).

## IV.   KESIMPULAN
Penerapan  perlakuan  dengan  koreksi kolom  air  dan  tanpa  koreksi  kolom  air  pada pemetaan ekosistem habitat bentik dan lamun dengan  menggunakan  beberapa  algoritma klasfikasi  (SVM, Bayes ,  KNN,  dan  DT) menunjukkan  hasil  akurasi  yang  tidak berbeda  nyata.  Namun  demikian,  dari  empat algoritma  yang  digunakan,  algoritma Bayes tanpa  koreksi  kolom  air  memberikan  nilai akurasi  tertinggi  untuk  pemetaan  habitat bentik  dengan  nilai  70,36%  dan  habitat lamun sebesar 66,47%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini dibiayai oleh
Kementrerian
Riset, Teknologi, dan Pendidikan  Tinggi,  Republik  Indonesia sesuai dengan Perjanjian
Penugasan
Pelaksanaan  Penelitian  dan  Pengabdian kepada  Masyarakat  di  Perguruan  Tinggi Negeri Badan Hukum Tahun Anggaran 2019 antara  Direktorat  Jenderal  Penguatan  Riset dan
Pengembangan, Kemenristekdikti dengan Insitut Pertanian Bogor
Nomor:3/E1/KP.  PTNBH/2019  tanggal  29 Maret  2019  dan  Surat  Perjanjian  Penugasan Penelitian  bagi  Dosen  IPB  PMDSU  No. 4253/IT3.L1/ PN/2019 tanggal 4 April 2019, dalam rangka pelaksanaan kegiatan Penelitian  Pendidikan  Magister  Menuju Doktor  untuk  Sarjana  Unggul  (PMDSU) tahun  ajaran  2019/2020.    Penulis  juga mengucapkan  terima  kasih  kepada  Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN)  dalam  menyediakan  data  citra satelit SPOT-7.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggoro,  A.,  V.P.  Siregar,  &  S.B.  Agus. 2017.  Klasifikasi  multiskala  untuk pemetaan  zona  geomorfologi  dan habitat  bentik  menggunakan  metode OBIA di Pulau Pari. J. Penginderaan Jauh , 14(2): 89-93. http://doi.org/10.30536/j.pjpdcd.1017. v14.a2622
Aziizah,  N.N.,  V.P.  Siregar,  &  S.B.  Agus.
2016. Penerapan  algoritma  spectral
angle mapper (SAM) untuk klasifikasi  lamun  menggunakan  citra satelit  Worldview-2. J. Penginderaan Jauh, 13(2): 61-72. http://doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2016. v13.a2205
Bradski,  G.  &  A.  Kaehler.  2008.  Learning opencv:  Computer  vision  with  the opencv  library.  O’Reilly  Media,  Inc. Sebastopol, CA, USA.  555 p.
Budhiman, S., G. Winarso, & W .
Asriningrum. 2013 . Pengaruh
pengambilan training sample  substrat dasar berbeda pada koreksi kolom air menggunakan data penginderaan jauh. J.  Penginderaan  Jauh ,  10(2): 83-92.
Bukata,  R.P.,  J.H.  Jerome,  A.S.  Kondratyev, &  D.V.  Pozdnyakov.  2018.  Optical properties  and  remote  sensing  of inland and coastal waters. CRC Press.
Boca Raton. 384 p.
Congalton, R.G. & K. Green 2009. Assessing the  accuracy  of  remotely  sensed  data principles  and  practices  (Second
Edition).  CRC  Taylor  &  Francis Group. France. 183 p. COREMAP CTI.
2007. Lamun.
http://www.coremap.or.id/datin/seagr ass.  [diunduh 23 Februari 2019].
Dekker,  A.G.,  V.E.  Brando,  &  J.M.
Anstee. 2005. Retrospective seagrass  change  detection  in  a shallow  coastal  tidal  Australian lake. Remote Sensing of Environment , 97: 415-433. https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.02.0 17
Fukunaga, K. 1990. Introduction to statistical pattern recognition (2nd ed.). Academic Press. New York. 591 p.
Green,  E.,  A.J.  Edwards,  &  C.  Clark.  2000. Remote sensing handbook for tropical coastal  management.  Unesco  Pub.
Paris (FR). 316 p.
Hafitz,  M.  &  P.  Danoedoro.  2015.  Kajian pengaruh koreksi kolom air pada citra multispektral Worldview-2 untuk pemetaan  habitat  bentik  di  Pulau Kemujan  Kepulauan  Karimunjawa Kabupaten Jepara. Jogjakarta. Prosiding  Pertemuan  Ilmiah  Tahunan XX  2015,  Jogjakarta,  Februari  2015.
566-575 pp.
Han,  J.  &  M.  Kamber.  2006. Data  Mining
Concepts  and  Techniques,  second edition . Morgan Kaufman. California. 135 p.
Hedley,  J.,  C.  Roelfsema,  &  S.R.  Phinn, 2009.  Efﬁcient  radiative  transfer model  in-  version  for  remote sensing applications. Remote Sensing  of  Environment ,  113:
2527-2532.
https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.07.0
08
Hossain, M.S., J.S. Bujang, M.H. Zakaria, & M.  Hashim.  2015.  Application  of Landsat  images  to  seagrass  areal cover  change  analysis  for  Lawas, Terengganu and Kelantan of Malaysia. Continental Shel  Research ,
110: 124-148.
https://doi.org/10.1016/j.csr.2015.10.
009
Kayabol,  K.  &  S.  Kutluk.  2016.  Bayesian classification  of  hyperspectral  image using spatially-varying Gaussian
mixture model. Digital Signal
Processing, 59: 106-114.
https://doi.org/10.1016/j.dsp.2016.08.
010
Kushardono,  D.  2017.  Klasifikasi  digital pada  penginderaan  jauh.  IPB  Press.
Bogor. 76 p.
Lyzenga,  D.R.  1981.  Remote  sensing  of bottom reflectance and water attenuation  parameters  in  shallow water  using  aircraft  and  landsat  data. International  J.  Remote  Sensing, 2: 171-172.
https://doi.org/10.1080/01431168108 948342
Macreadie,  P.I.,  M.E.  Baird,  S.M. Trevathan,  A.W.D.  Larkum,  & P.J.  Ralph,  2014.  Quantifying  and modelling the carbon sequestration  capacity  of  seagrass meadows  –  a  critical  assessment.
Mar. Pollut. Bull ., 83: 430–439. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul. 2013.07.038
Mastu,  L.K.,  B.  Nababan,  &  J.P.  Panjaitan.
2018. Pemetaan habitat bentik berbasis  objek  menggunakan  citra Sentinel-2  di  perairan  Pulau  Wangi- Wangi,  Kabupaten  Wakatobi. J.  Ilmu dan  Teknologi  Kelautan  Tropis, 10(2): 381-396. http://doi.org/10.29244/jitkt.v10i2.21 039
McKenzie,  L.J.,  S.J.  Campbell,  &  C.A. Roder. 2003. Seagrass-watch: manual for  mapping  &  monitoring  seagrass resources  by  community  (citizen) volunteers.  2nd  Edition.  (QFS,  NFC, Cairns). 100 p.
Phinn, S.R., C.M. Roelfsema, & P.J. Mumby. 2011.  Multi  scale  object  based  image analysis for mapping geomorphic and ecological  zones  on  coral  reefs. International  J.  Remote  Sensing, 33: 3768-3797. https://doi.org/10.1080/01431161.201 1.633122
Putri,  R.E.,  Suparti,  &  R.  Rahmawati.  2014.
Perbandingan metode klasifikasi
Naibe Bayes dan K-Nearest
Neighbour  pada  analisis  data  status kerja  di  Kabupaten  Demak  Tahun
2012. J. Gaussian , 3(4): 831-838. Prabowo,  N.W.,  V.P.  Siregar,  &  S.B.  Agus. 2018. Klasifikasi habitat bentik berbasis  objek  dengan  algoritma support vector machines dan decision tree  menggunakan  citra  multispectral SPOT-7  di  Pulau  Harapan  dan  Pulau Kelapa. J.  Ilmu  dan  Teknologi Kelautan Tropis, 10(1): 123-134. http://doi.org/10.29244/jitkt.v10i1.21 670
Roelfsema,  C.,  S.  Phinn,  S.  Jupiter,  J. Comley, & S. Albert. 2013. Mapping coral  reefs  at  reef  to  reef-system scales,  10s-1000s  km 2 ,  using  object- based image analysis. International J.
Remote  Sensing ,  34(18):  6367-6388. https://doi.org/10.1080/01431161.201 3.800660
Romimohtarto,  K.  &  S.  Juwana.  2001. Biologi  Laut:  Ilmu  Pengetahuan Tentang  Biota  Laut.  Djambatan.
Jakarta. 540 p.
Sartika, D. & D.I. Sensuse. 2017. Perbandingan  algoritma  klasifikasi naive  bayes,  nearest  neighbour ,  dan decision  tree pada  studi  kasus pengambilan  keputusan  pemilihan.
Jatisi , 1(2): 151-161.
https://doi.org/10.35957/jatisi.v3i2.78 Setiawan,  K.T.,  M.D.M.  Manessa,  G.
Winarso, N. Anggraini, G. Giarrastowo, W. Asriningrum,
Herianto, S. Rosid, &  A.H. Supardjo. 2019.  Estimasi  batimetri  dari  data spot 7 studi kasus perairan Gili Matra Nusa Tenggara Barat. J.
Penginderaan  Jauh, 15(2):  69-82. http://doi.org/10.30536/j.pjpdcd.2018. v15.a3008
Sjafrie, N.D.M., U.E. Hernawan, B. Prayudha, I.H. Supriyadi, M.Y.
Iswari,  Rahmat,  K.  Anggraini,  S. Rahmawati,  &  Suyarso.  2018.  Status padang  lamun  indonesia  Ver.  02. LIPI.  Jakarta. 40 p.
Suwargana,  N.  2014.  Analisis  citra  ALOS AVNIR-2  untuk  pemetaan  terumbu karang (studi kasus: Banyuputih, Kab.
Situbondo). Prosiding Deteksi Parameter Geobiofisik Dan Diseminasi Penginderaan Jauh
Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh 2014. 588–596 pp.
Thalib,  M.S.,  N.  Nurdin,  &  A.  Aris.  2018.
The ability of lyzenga’s algorithm for seagrass  mapping  using  sentinel-2a imagery  on  Small  Island,  Spermonde Archipelago,  Indonesia. Proceeding of  IOP  Conference  Series:  Earth  and
Environmental Science , 165(1):
012028.
https://doi.org/10.1088/1755-
1315/165/1/012028
Traganos, D., B. Anggarwal, D. Poursanidis, K. Topouzelis, N. Chrysoulakis, & P. Reinartz.  2018. Towards global-scale seagrass  mapping  and  monitoring using  sentinel-2  on  google  earth engine:  the  case  of  the  Aegean  and Ionian Seas. MDPI J., 10(8): 1227. https://doi.org/10.3390/rs10081227
Trimble.  2014.  Ecognition  developer:  user guide. Trimble  Germany  GmbH. Munchen, Germany. 262 p.
Wahidin,  N.,  V.P.  Siregar,  B.  Nababan,  I.
Jaya,  &  S.  Wouthuyzend.  2015.
Object based  image analysis  for coral reef  benthic  habitat  mapping  with several classification alghorithms. Procedia Environmental Sciences , 24: 222-227.
https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015.
03.029
Waycott,  M.,  K.  Mcmahon,  J.  Mellors,  A. Calladine,  &  A.D.  Kleine.  2004.  A guide  to  tropical  seagrasses  of  the Indo-West Paciﬁc.  James  Cook University. Townsville. 72 p.
Wei,  W.,  X.  Chen,  &  A.  Ma.  2005.  Object- oriented  information  extraction  and application  in  high-resolution  remote sensing  image. IEEE  International Geoscience  and  Remote  Sensing Symposium , 8: 3803-3807.
https://doi.org/10.1109/IGARSS.2005
.1525737 Whiteside, T.G., G.S. Boggs, & S.W. Maier. 2011.  Comparing  object-based  and pixelbased classifications for mapping savannas. International J. of Applied Earth Observation and Geoinformation , 13(6): 884-893.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2011.06. 008
Yang, D. & C. Yang. 2009. Detection of seagrass distribution changes from 1991  to  2006  in  Xincun  Bay, Hainan,  with  satellite  remote sensing. Sensors, 9:830-844. https://doi.org/10.3390/s90200830 Zhang,  C.  2015.  Applying  data  fusion techniques for benthic habitat mapping. ISPRS J. of Photogrammetry and Remote Sensing, 104: 213-223.
https://doi.org/10.1016/j.isprs jprs.2014.06.005
Zoffoli,  M.L.,  R.  Frouin,  &  M.  Kampel. 2014.  Water  Column  for  Coral  Reef Studies  by  Remote  Sensing. Sensors J., 14(9): 16881–16931. https://doi.org/10.3390/s140916881 Received : 10 July 2019 Reviewed : 02 September 2019 Accepted : 25 January 2020